E-E-A-T для нейросетей в России: кейс, где
E-E-A-T для нейросетей в России: кейс, где Автор: Александр Попов, аналитик, автор блога. Обновлено: 24.10.2026 B2B-бренд из сферы промышленного оборудования добавил на сайт страницу «Команда» с биографиями десяти экспертов, блок «О нас» с историей компании и сертификаты в PDF — и за три месяца не получил ни одного нового упоминания в Алисе AI и GigaChat. Причина: нейросети считывают экспертность не со страницы «О нас», а из внешних подтверждений и структуры контента. По данным исследования АКАР, 57% специалистов называют экспертность источника ключевым фактором попадания в генеративные ответы, но только 32% компаний уже используют GEO-инструменты. E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) — это框架 оценки качества контента, который нейросети адаптировали под себя. В классическом Google сигналы E-E-A-T считываются алгоритмом и оцениваются людьми-асессорами. В генеративных моделях — Алисе AI, GigaChat, ChatGPT — эти же сигналы реконструируются из структуры контен...